想從事大資料相關的高工資工作，首先你得理清大資料行業分佈

現在的大資料是很紅火的，薪資比通常的軟體行業要高，所以很多年輕人想進入這個行業。但並不是每個大資料相關的工作都是高薪的，主要還是根據自己的專長進行選擇發展。大資料涉及的知識很廣泛，如果要當全能選手，是非常艱難，一個人的精力也是有限的。進行細分選擇，然後專攻才是正道。要了解學習大資料，如果是程式設計師，其實進入還是很方便的，主要還是大資料開發方向，要學習的內容，主要是在自己以前的基礎上進行擴充套件延伸。如果是進入大資料分析則是相當於另一個領域，運維方向來說，也是比較容易切入的。如何學習瞭解大資料，找準自己的方向。
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大資料涉及到的知識領域比較寬：大規模並行處理資料庫、資料探勘、資料分析、分散式檔案系統、分散式資料庫、雲端計算平臺、網際網路、可擴充套件的儲存系統；還有開發技術。更細緻的就是涉及到：資料採集（何處收集資料、如果利用工具採集、清洗、轉換、然後整合，並載入到資料倉儲中成為分析的基礎）；資料存取相關的資料庫以及儲存架構，比如：雲端儲存，分散式檔案系統；資料處理；資料探勘、模型預測及建立、及統計分析；大資料開發技術，比如：Java、python等等。

1、開發方向。能夠按照需求開發出大資料相關應用，分析結果。。掌握Java、 Python、Scala等開發語言，以及關係型與非關係型資料庫，比如：mysql、oracle等常用的，和非關係型的Nosql資料庫，以及應對非結構化資料處理需求的資料處理框架，比如：Hadoop，它包括HDFS，MapReduce和HBase，MapReduce是資料處理框架，HBase和Cassandra主要是資料庫。當然更高階一些，能夠精通一些演算法，成為組建程式碼提交者，那就更好了。

2、大資料分析師方向。包括資料採集、資料清洗、資料分析、建立模型等等。掌握一些工具，比如熟練運用Excel、Storm，RapidMiner等等。當然能掌握大資料平臺資料分析方法、掌握一些語言，比如Python、Scala、SQL等，能處理各種型別的複雜資料，能從中提取有價值的資訊。如果是作為大資料科學家，那就更要掌握統計、概率線性代數等資料理論，除了書籍資料ETL過程、業務過程外，還有能進行模型預測及建立等工作，到這一步收入那是相當可觀了。

3、大資料運維方向。基本很少涉及到開發和分析，但也要熟悉一些就最好，主要是對大資料軟硬體及監測工具要很熟練的運用。比如：掌握Linux的配置及運用，能搭建Hadoop叢集，進行大資料軟體的維護，日常維護及監控等，當然更進一步能熟練掌握Shell、Python等開發工具，執行指令碼語言自動化叢集部署、管理和監控，掌握常用組建的安裝、優化，對整體進行優化改善及熟悉資料中心的安全策略。

大資料是一門需要掌握很多知識的領域，一般的人主要是選擇這幾個方向進行。作為程式設計師來說，轉入這個是相當快速的，因為主要是進行開發的工作，已經具備了開發的基礎。但大資料公司並不容易存活，資料來源，分析結果如何走向，都是要具有相當的背景基礎的。